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Tag: Manufacturing
製造業の設計開発領域での AI 活用 – 「身体性」の原理から考える（後編）
製造業の設計領域における生成 AI 活用の可能性と限界について「身体性」の概念から考察します。AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、製造業の生産性向上に貢献できるでしょう。
製造業の設計開発領域での AI 活用 – 「身体性」の原理から考える（前編）
製造業の設計領域における生成 AI 活用の可能性と限界について「身体性」の概念から考察します。AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、製造業の生産性向上に貢献できるでしょう。
AWS Outposts でスマートマニュファクチャリングの無限の可能性をグローバル化
本ブログはAWSブログ “Globalizing Smart Manufacturing’s Bo […]
AWS でグラフと生成 AI を活用した製造デジタルスレッドを構築
この記事は Raja GT, Shing Poon, Vedanth Srinivasan により作成された「 […]
【寄稿】ニコンの金属 3D プリンター向けリモートモニタリングプラットフォーム開発の取り組み
この投稿は株式会社ニコンの森谷 俊洋 氏、村上 隆哉 氏より金属 3D プリンター向けリモートモニタリングプラ […]
【寄稿】ニコンのリモートモニタリングプラットフォームにおける Amazon Timestream の活用
この投稿は株式会社ニコンの森谷 俊洋 氏、村上 隆哉 氏より金属 3D プリンター向けリモートモニタリングプラ […]
Amazon SageMaker Canvas で製造データの異常を検出
Amazon SageMaker Canvas は、領域の専門家にノーコードインターフェースを提供することで、製造業のジレンマを解決します。データサイエンスの経験が十分になくても、予測、分類、回帰モデルなどの強力な分析や、ML モデルを作成できます。また、作成後、モデルを ML および MLOps 専門家に展開して共有することもできます。この記事では、SageMaker Canvas を使用して、必要な特徴量をデータから選択し、整理する方法を説明します。また、SageMaker Canvas のノーコード機能を使用したモデルチューニングの機能を使って、異常検出のための予測モデルをトレーニングする方法を紹介します。
製造業における PLM on AWS のメリット
このブログは 2024 年 9 月 6 日に Chandan Murthy、Tilman Schroeder […]
AWS re:Invent 2024 – 自動車とものづくりの革新を推進する
毎年恒例の AWS re:Invent が目前に迫ってきました！今年の同イベントは特に自動車業界と製造業の皆様にとって最も興味深いイベントになるでしょう。2024 年 12 月 2 日から 6 日にかけてラスベガスで開催される re:Invent 2024 では、AWS を活用してイノベーションとトランスフォーメーションを加速している先進的な自動車および製造業の内部を垣間見られます。re:Invent 2024 で何を学び、何を体験できるかの一部を本ブログでご紹介します。
Amazon Monitron による多拠点工場群設備の不良予知保全ダッシュボードデモを AWS Summit 2024 Japan で展示しました(Part 3: 生成 AI を活用した Grafana ダッシュボードデザイン改善 )
生成 AI の普及が進む中で、活用方法に関する相談が増えています。 AWS のソリューションアーキテクトは、自分の能力を補完することを目的に、お客様に生成AIの活用を提案することがあります。本ブログでは、デザインの専門知識がないソリューションアーキテクトの私が、生成 AI を活用してデザインの能力を補い、ダッシュボードのデザインを改善した事例とその方法をご紹介します。